Ref
- Awesome Detection paper+ranking [url]
- Awesome Object Detection
1. Review
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Object Detection in 20 Years: A Survey
时间：2019年5月
作者：密歇根大学&北航&卡尔顿大学&滴滴出行
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A Survey of Deep Learning-based Object Detection
时间：2019年7月
作者：西安电子科技大学
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Recent Advances in Deep Learning for Object Detection
时间：2019年8月
作者：新加坡管理大学&Salesforce
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Imbalance Problems in Object Detection: A Review
时间：2019年9月
作者：中东技术大学
目标检测中小目标的检测方法总结
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传统的图像金字塔和多尺度滑动窗口检测
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简单粗暴又可靠的Data Augmentation
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特征融合的FPN
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合适的训练方法SNIP, SNIPER, SAN
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更稠密的Anchor采用和匹配策略S3FD, FaceBoxed
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先生成放大特征再检测
One-Stage Methods
[ECCV2016] SSD:Single Shot MultiBox Detector [paper]
Two-Staged Methods
(NIPS 2015) Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks [paper] [pytorch]
模型训练 [ref]
- 使用预训练模型初始化共享卷积层并训练RPN
- 使用上一步得到的RPN参数生成ROI proposal，再使用预训练的模型初始化共享卷积层，训练Fast RCNN部分（分类器和ROI边框修订）
- 将训练后的共享卷积层参数固定，同时将Fast RCNN的参数固定，训练RPN。（从这一步开始，共享卷积层的参数真正被两大块卷积网络共享）
- 同样将共享卷积层参数固定，并将RPN的参数固定，训练Fast R-CNN部分。
模型测试
- 首先通过RPN生成约20000（pixels*9）个anchor
- 对20000个anchor进行第一次边框修正，得到修订边框后的Proposal
- 对超过图像边界的proposal的边进行clip，使得该proposal不超过图像范围
- 忽略掉长或者宽太小的proposal
- 将所有proposal按照前景分数从高到低排序，选取前6000个proposal
- 使用阈值为0.7的NMS算法排除掉重叠的proposal
- 针对上一步剩下的proposal，选取前300个proposal进行分类和二次边框修正
Multi-Stage Methods
(CVPR 2019)Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation [paper] [mmdetection]
(CVPR2018) Cascade R-CNN: Delving Into High Quality Object Detection[paper]
图(a)是Faster RCNN；
图(b)是迭代式bbox回归，前一个检测模型回归到的bbox坐标初始化下一个检测模型的bbox，然后继续回归，这样迭代后得到结果；
图©是Integral Loss，表示对输出bbox的标签界定采取不同的IOU阈值，因为当IOU较高时，虽然预测得到的bbox很准确，但是会丢失一些有用的bbox；
图(d)是Cascade RCNN，是b和c两种思想的结合。
General Moduoles and Methods
